
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
sns.set_palette("colorblind")

# %matplotlib inline
# import matplotlib
# matplotlib.use("pgf")
# matplotlib.rcParams.update({
#     "pgf.texsystem": "pdflatex",
#     'font.family': 'serif',
#     'text.usetex': True,
#     'pgf.rcfonts': False,
# })
import matplotlib.pyplot as plt

from ydata_profiling import ProfileReport

# Flag for showing plots or saving to pgf
show = 1


df = pd.read_csv("../datos/dataset_02-feateng.csv")
df['SEDE'] = df['SEDE'].astype('category')
df['sala'] = df['sala'].astype('category')
df['MATERIA'] = df['MATERIA'].astype('category')
df['cuat'] = df['cuat'].astype('category')
df['codCarrera'] = df['codCarrera'].astype('category')
df['facultad'] = df['facultad'].astype('category')
df['extranjero'] = df['extranjero'].astype('category')
df['edad'] = df['edad'].astype('category')
df['turno'] = df['turno'].astype('category')
df['recurso'] = df['recurso'].astype('category')
df['condición'] = df['condición'].astype('category')
print("Cantidad de observaciones:", len(df))
df.info()

Cantidad de observaciones: 233615
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 233615 entries, 0 to 233614
Data columns (total 30 columns):
 #   Column       Non-Null Count   Dtype   
---  ------       --------------   -----   
 0   anio         233615 non-null  int64   
 1   cuat         233615 non-null  category
 2   SEDE         233615 non-null  category
 3   MATERIA      233615 non-null  category
 4   pa1          111741 non-null  float64 
 5   pa2          81307 non-null   float64 
 6   Final        18428 non-null   float64 
 7   codCarrera   233615 non-null  category
 8   facultad     233615 non-null  category
 9   rem1         5107 non-null    float64 
 10  rem2         1608 non-null    float64 
 11  estudiante   233615 non-null  int64   
 12  extranjero   233615 non-null  category
 13  curso        233615 non-null  int64   
 14  turno        233615 non-null  category
 15  n_alum       233615 non-null  int64   
 16  p_ext        233615 non-null  float64 
 17  recurso      233615 non-null  category
 18  p_recursa    233615 non-null  float64 
 19  sala         233615 non-null  category
 20  pa1_prom     167589 non-null  float64 
 21  pa2_prom     159120 non-null  float64 
 22  final_prom   83219 non-null   float64 
 23  edad         233615 non-null  category
 24  prom_edad    233615 non-null  float64 
 25  condición    233615 non-null  category
 26  abandona1_p  233615 non-null  float64 
 27  abandona2_p  167589 non-null  float64 
 28  valido1      233615 non-null  int64   
 29  valido2      233615 non-null  int64   
dtypes: category(11), float64(13), int64(6)
memory usage: 36.5 MB


# Descomentar para generar el reporte preliminar en html
# df_valido = df.loc[(df['valido1']==1) & (df['valido2']==1)].copy()
# df_valido = df_valido.drop(['valido1', 'valido2'], axis=1)
# profile = ProfileReport(df_valido, title="Análisis exploratorio 2 inicial - Solo cursos válidos")
# profile.to_file("eda_reporte_02-preliminar.html")


################################################
#
# Cantidad de alumnos
#
# por sede, por materia
# extranjeros por sede
# por turno por sede
#
################################################

# Ordeno las sedes por cantidad total de estudiantes
df['SEDE'] = df['SEDE'].astype('str')
df['MATERIA'] = df['MATERIA'].astype('str')

materias1 = df.groupby(by=['SEDE'], as_index = False).size()
materias1.columns = ['SEDE', 'total']
materias1.sort_values(by='total', ascending=False, ignore_index=True, inplace=True)
materias2 = df.groupby(by=['SEDE','MATERIA'], as_index = False).size()
materias2 = materias2.pivot(index='SEDE', columns='MATERIA', values='size')
materias = pd.merge(
    materias1,
    materias2,
    how="outer",
    on='SEDE',
)
materias.fillna(value=0, inplace=True)
materias = materias.astype('int')
materias['SEDE'] = materias['SEDE'].astype('str')
materias
# Hay SEDES principales con muchos estudiantes, y el resto con muchos menos estudiantes.


################################################
#
# Se analizan las sedes más grandes
#
# Cuando se incluyan notas, se realizará un análisis
# nuevo incluyendo las otras sedes.
#
################################################


principales = materias[0:6]

df2 = df[df['SEDE'].isin(['1', '2', '4', '5', '6', '10'])]
print("Cantidad de registros en las sedes más grandes: ",len(df2))

Cantidad de registros en las sedes más grandes:  202748


extranjeros = df2.groupby(by=['SEDE','extranjero'], as_index = False).size()
extranjeros = extranjeros.pivot(index='SEDE', columns='extranjero', values='size')
extranjeros.columns = ['No', 'Sí']
# Ordeno los registros de mayor a menor cantidad de estudiantes
extranjeros = pd.merge(
    principales.SEDE,
    extranjeros,
    how="outer",
    on='SEDE',
)
extranjeros


sedes = principales['SEDE'].values
mat = {
    "3": np.array(principales['3'].values),
    "53": np.array(principales['53'].values),
}
width = 0.4

fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(9, 3), sharey=True, layout='constrained')
bottom = np.zeros(6)

for boolean, cant in mat.items():
    p = ax[0].bar(sedes, cant, width, label=boolean, bottom=bottom)
    bottom += cant

ax[0].set_xlabel("Sede\n(a)")
ax[0].legend(loc="upper right", title='Materia')

ext = {
    "No": np.array(extranjeros['No'].values),
    "Sí": np.array(extranjeros['Sí'].values),
}

bottom = np.zeros(6)
for boolean, cant in ext.items():
    p = ax[1].bar(sedes, cant, width, label=boolean, bottom=bottom)
    bottom += cant

ax[1].set_xlabel("Sede\n(b)")
ax[1].legend(loc="upper right", title='Extranjero')

ax[0].set_ylabel('Cantidad de estudiantes')
fig.suptitle('Cantidad de registros en las sedes grandes')

if show:
    fig.set_size_inches(w=6, h=2.9)
    plt.show()
else:
    fig.set_size_inches(w=6, h=3)
    plt.savefig('../img/eda_02_sedes-nalum.pgf')


porturno = df2.groupby(by=['SEDE','turno'], as_index = False).size()
porturno = porturno.pivot(index='SEDE', columns='turno', values='size')
# extranjeros.columns = ['No', 'Sí']
# Ordeno los registros de mayor a menor cantidad de estudiantes
porturno = pd.merge(
    principales.SEDE,
    porturno,
    how="outer",
    on='SEDE',
)
porturno


portu = {
    'A': np.array(porturno['A'].values),
    'B': np.array(porturno['B'].values),
    'C': np.array(porturno['C'].values),
    'D': np.array(porturno['D'].values),
}

x = np.arange(len(sedes)) # the label locations
# x = [1, 3, 5, 7, 9, 11]
width = 0.2  # the width of the bars
multiplier = 0

fig, ax = plt.subplots(figsize=(4.5, 3), layout='constrained')

for attribute, measurement in portu.items():
    offset = width * multiplier
    rects = ax.bar(x + offset, measurement, width, label=attribute)
    # ax.bar_label(rects, padding=3)
    multiplier += 1

# Add some text for labels, title and custom x-axis tick labels, etc.
ax.set_ylabel('Cantidad de estudiantes')
ax.set_xlabel('Turno')
ax.set_xticks(x + 2*width, sedes)
ax.legend(loc='upper right', ncols=4)
ax.set_title('Estudiantes por turno')
# ax.set_ylim(0, 250)

if show:
    plt.show()
else:
    fig.set_size_inches(w=5, h=2.9)
    plt.savefig('../img/eda_02_sedes-turno.pgf')


################################################
#
# Notas
#
# Solo en los cursos válidos.
#
################################################


validos = df.groupby(by=['SEDE', 'valido1', 'curso'], as_index = False).size()
validos = validos[['SEDE', 'valido1', 'curso']].groupby(by=['SEDE', 'valido1'], as_index = False).size()
validos = validos.pivot(index='SEDE', columns='valido1', values='size')
validos.fillna(value=0, inplace=True)
# Ordeno los registros de mayor a menor cantidad de estudiantes
validos = pd.merge(
    materias.SEDE,
    validos,
    how="outer",
    on='SEDE',
)
validos.astype(int)


# Creo una categoría por anio-cuat
df['cuatrimestre'] = df["anio"].astype(str) + "-" + df["cuat"].astype(str)
validos = df.groupby(by=['SEDE', 'cuatrimestre', 'valido1', 'curso'], as_index = False).size()
validos = validos[['SEDE', 'cuatrimestre', 'valido1', 'curso']].groupby(by=['SEDE', 'cuatrimestre', 'valido1'], as_index = False).size()
validos.sample(5)


validos1 = df.loc[df['valido1'] == 1].copy()
validos2 = df.loc[df['valido2'] == 1].copy()
print("Cantidad de registros con pa1 válidos: ", len(validos1))
print("Cantidad de registros con pa2 válidos: ", len(validos2))

Cantidad de registros con pa1 válidos:  167589
Cantidad de registros con pa2 válidos:  159120


# Dataframe para generar los histogramas
# Sedes donde cursaron menos de 1000 estudiantes.
pequenias = materias['SEDE'][13:-1].values
# Notas de parcial 1.
notas1 = validos1[['SEDE', 'pa1']].copy()
# Se agrupan las sedes pequeñas en el código 99
notas1.loc[notas1['SEDE'].isin(pequenias), 'SEDE'] = 99
notas1 = notas1.pivot(columns='SEDE')
notas1 = notas1['pa1']
# Promedio de notas de parciales.
validos2['promedio'] = (validos2['pa1'] + validos2['pa2'])/2
notasprom = validos2[['SEDE', 'promedio']].copy()
# Se agrupan las sedes pequeñas en el código 99
notasprom.loc[notasprom['SEDE'].isin(pequenias), 'SEDE'] = 99
notasprom = notasprom.pivot(columns='SEDE')
notasprom = notasprom['promedio']


n_bins = 11

fig, ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(9, 7), sharey=False, layout='constrained')

cols = materias['SEDE'][0:6].values
x = notas1[cols]
ax[0,0].hist(x, n_bins, range=(-0.5,10.5), histtype='step', density=True, 
        fill=False, label=cols)
ax[0,0].legend(prop={'size': 10}, title='Sede')
ax[0,0].set_ylabel('Cantidad de estudiantes normalizada')
ax[0,0].set_xlabel('Nota')
ax[0,0].set_title('(a) Sedes grandes: Notas de 1er parcial')

x = notasprom[cols]
ax[0,1].hist(x, n_bins, range=(-0.5,10.5), histtype='step', density=True, 
        fill=False, label=cols)
ax[0,1].legend(prop={'size': 10}, title='Sede', loc='upper right', ncols=2)
ax[0,1].set_xlabel('Nota')
ax[0,1].set_title('(b) Sedes grandes: Promedios de parciales')

cols = materias['SEDE'][6:13].values
cols = np.concatenate([cols,[99]])
x = notas1[cols]
ax[1,0].hist(x, n_bins, range=(-0.5,10.5), histtype='step', density=True, 
        fill=False, label=cols)
ax[1,0].legend(prop={'size': 10}, title='Sede')
ax[1,0].set_ylabel('Cantidad de estudiantes normalizada')
ax[1,0].set_xlabel('Nota')
ax[1,0].set_title('(c) Sedes pequeñas: Notas de 1er parcial')

x = notasprom[cols]
ax[1,1].hist(x, n_bins, range=(-0.5,10.5), histtype='step', density=True, 
        fill=False, label=cols)
ax[1,1].legend(prop={'size': 10}, title='Sede', loc='upper right', ncols=2)
ax[1,1].set_xlabel('Nota')
ax[1,1].set_title('(d) Sedes pequeñas: Promedios de parciales')

fig.suptitle('Histogramas de notas')

if show:
    plt.show()
else:
    fig.set_size_inches(w=6.5, h=6.8)
    plt.savefig('../img/eda_02_hist-notas.pgf')


################################################
#
# Condición
#
# Solo en los cursos válidos.
#
################################################


# Sedes que se analizan en este caso, algunas se descartan por pocos registros.
# Ordenadas de mayor a menor número de estudiantes.
se = ['2', '10', '4', '1', '5', '6', '15', '28', '14', '39', '21']

x1 = [np.array(
    validos1.loc[(validos1['SEDE']==s) & (validos1['condición']=='Abandona1')].groupby(by=['cuatrimestre']).size().values /
    validos1.loc[validos1['SEDE']==s].groupby(by=['cuatrimestre']).size().values
    ) for s in se]

# Hay cuatrimestres con 0 registros en condición Abandona2, por eso el siguiente loop
x2 = []
for s in se:
    xx = np.array([])
    u = validos2.loc[validos2['SEDE']==s].groupby(by=['cuatrimestre'], as_index = False).size()
    t = validos2.loc[(validos2['SEDE']==s) & (validos2['condición']=='Abandona2')].groupby(by=['cuatrimestre'], as_index = False).size()
    for uu in u['cuatrimestre'].unique():
        tt = t.loc[t['cuatrimestre'] == uu]['size']
        if len(tt) > 0:
            xx = np.concatenate((xx,[tt.values[0] / u.loc[u['cuatrimestre'] == uu]['size'].values[0]]))
        else:
            xx = np.concatenate((xx,[0]))
    x2.append(xx)

labels = se

fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(9, 4), sharey=True, layout='constrained')

bplot1 = ax[0].boxplot(x1,
                     vert=True,  # vertical box alignment
                    #  patch_artist=True,  # fill with color
                     labels=labels)  # will be used to label x-ticks

bplot2 = ax[1].boxplot(x2,
                     vert=True,  # vertical box alignment
                    #  patch_artist=True,  # fill with color
                     labels=labels)  # will be used to label x-ticks


ax[0].set_ylabel('')
ax[0].set_xlabel('Sede')
ax[0].set_title('(a) Antes del parcial 1')

ax[1].set_xlabel('Sede')
ax[1].set_title('(b) Después del parcial 1')

fig.suptitle('Porcentajes de deserción por cuatrimestres')

if show:
    plt.show()
else:
    fig.set_size_inches(w=6.5, h=3.4)
    plt.savefig('../img/eda_02_box-desercion.pgf')


# Sedes que se analizan en este caso, algunas se descartan por pocos registros.
# Ordenadas de mayor a menor número de estudiantes.
se = ['2', '10', '4', '1', '5', '6', '15', '28', '14', '39', '21']

# Hay cuatrimestres con 0 registros en condición Abandona2, por eso el siguiente loop
x = []
for s in se:
    xx = np.array([])
    u = validos2.loc[validos2['SEDE']==s].groupby(by=['cuatrimestre'], as_index = False).size()
    t = validos2.loc[(validos2['SEDE']==s) & (validos2['condición']=='Promociona')].groupby(by=['cuatrimestre'], as_index = False).size()
    for uu in u['cuatrimestre'].unique():
        tt = t.loc[t['cuatrimestre'] == uu]['size']
        if len(tt) > 0:
            xx = np.concatenate((xx,[tt.values[0] / u.loc[u['cuatrimestre'] == uu]['size'].values[0]]))
        else:
            xx = np.concatenate((xx,[0]))
    x.append(xx)

labels = se

fig, ax = plt.subplots(figsize=(4.5, 4),layout='constrained')

bplot1 = ax.boxplot(x,
                     vert=True,  # vertical box alignment
                    #  patch_artist=True,  # fill with color
                     labels=labels)  # will be used to label x-ticks

ax.set_ylabel('')
ax.set_xlabel('Sede')
# ax.set_title('Antes del parcial 1')

fig.suptitle('Porcentajes de promociones por cuatrimestres')

if show:
    plt.show()
else:
    fig.set_size_inches(w=4.5, h=3)
    plt.savefig('../img/eda_02_box-promociones.pgf')


abandona1 = validos1.groupby(by=['SEDE', 'curso', 'abandona1_p'], as_index = False).size()
abandona1 = abandona1[['SEDE', 'abandona1_p']]
print(abandona1['SEDE'].unique())
print("ordenadas por cantidad de estudiantes:")
print(materias['SEDE'].values)

['1' '10' '13' '14' '15' '2' '21' '27' '28' '30' '31' '32' '33' '34' '35'
 '39' '4' '41' '42' '5' '6']
ordenadas por cantidad de estudiantes:
['2' '10' '4' '1' '5' '6' '15' '33' '32' '28' '14' '39' '21' '41' '34'
 '42' '38' '31' '35' '27' '30' '13' '37' '36']


abandona2 = validos2.groupby(by=['SEDE', 'curso', 'abandona2_p'], as_index = False).size()
abandona2 = abandona2[['SEDE', 'abandona2_p']]
print(abandona2['SEDE'].unique())
print("ordenadas por cantidad de estudiantes:")
print(materias['SEDE'].values)

['1' '10' '13' '14' '15' '2' '21' '27' '28' '30' '31' '32' '33' '34' '35'
 '39' '4' '41' '42' '5' '6']
ordenadas por cantidad de estudiantes:
['2' '10' '4' '1' '5' '6' '15' '33' '32' '28' '14' '39' '21' '41' '34'
 '42' '38' '31' '35' '27' '30' '13' '37' '36']


se = ['2', '10', '4', '1', '5', '6', '15', '33', '32', '28', '14', '39',
       '21', '34', '42', '31']
labels = se
x1 = [np.array(abandona1.loc[abandona1['SEDE'] == s]['abandona1_p']) for s in se]
x2 = [np.array(abandona2.loc[abandona2['SEDE'] == s]['abandona2_p']) for s in se]

fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(9, 4), sharey=True, layout='constrained')

bplot1 = ax[0].boxplot(x1,
                     vert=True,  # vertical box alignment
                    #  patch_artist=True,  # fill with color
                     labels=labels)  # will be used to label x-ticks

bplot2 = ax[1].boxplot(x2,
                     vert=True,  # vertical box alignment
                    #  patch_artist=True,  # fill with color
                     labels=labels)  # will be used to label x-ticks


ax[0].set_ylabel('')
ax[0].set_xlabel('Sede')
ax[0].set_title('(a) Antes del parcial 1')

ax[1].set_xlabel('Sede')
ax[1].set_title('(b) Después del parcial 1')

fig.suptitle('Porcentajes de deserción por curso')

if show:
    plt.show()
else:
    fig.set_size_inches(w=6.5, h=3.4)
    plt.savefig('../img/eda_02_box-desercion-cursos.pgf')


df = pd.read_csv("../datos/dataset_02-feateng.csv")
df['SEDE'] = df['SEDE'].astype('category')
df['sala'] = df['sala'].astype('category')
df['MATERIA'] = df['MATERIA'].astype('category')
df['cuat'] = df['cuat'].astype('category')
df['codCarrera'] = df['codCarrera'].astype('category')
df['facultad'] = df['facultad'].astype('category')
df['extranjero'] = df['extranjero'].astype('category')
df['edad'] = df['edad'].astype('category')
df['turno'] = df['turno'].astype('category')
df['recurso'] = df['recurso'].astype('category')
df = df.loc[(df['valido2']==1) & (df['condición'] != 'Abandona1')].copy()
print("Cantidad de observaciones: ",len(df),"\n")
# columnas que podrían se usadas para este análisis
df['objetivo'] = (df['condición'] == 'Abandona2').astype(int)
df['objetivo'] = df['objetivo'].astype('category')
columnas = ['cuat', 'SEDE', 'sala', 'MATERIA', 'pa1_prom', 'codCarrera',
        'facultad', 'extranjero', 'edad', 'prom_edad', 'turno', 'n_alum',
        'p_ext', 'recurso', 'p_recursa', 'abandona1_p', 'objetivo']
df = df[columnas]
df.info()

Cantidad de observaciones:  106987 

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 106987 entries, 0 to 233614
Data columns (total 17 columns):
 #   Column       Non-Null Count   Dtype   
---  ------       --------------   -----   
 0   cuat         106987 non-null  category
 1   SEDE         106987 non-null  category
 2   sala         106987 non-null  category
 3   MATERIA      106987 non-null  category
 4   pa1_prom     106987 non-null  float64 
 5   codCarrera   106987 non-null  category
 6   facultad     106987 non-null  category
 7   extranjero   106987 non-null  category
 8   edad         106987 non-null  category
 9   prom_edad    106987 non-null  float64 
 10  turno        106987 non-null  category
 11  n_alum       106987 non-null  int64   
 12  p_ext        106987 non-null  float64 
 13  recurso      106987 non-null  category
 14  p_recursa    106987 non-null  float64 
 15  abandona1_p  106987 non-null  float64 
 16  objetivo     106987 non-null  category
dtypes: category(11), float64(5), int64(1)
memory usage: 6.9 MB


# Se detectan cursos con valores de prom_edad y p_ext outliers salvajes.
# El siguiente boxplot sirve como verificación si aparecen dichos outliers en el
# conjunto de datos actual.
x1 = [np.array(df['prom_edad'])]
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(3, 3), layout='constrained')
bplot1 = ax.boxplot(x1,
                     vert=True,  # vertical box alignment
                    #  patch_artist=True,  # fill with color
                    )
ax.set_ylabel('')
ax.set_xlabel('prom_edad')
fig.suptitle('Promedios de edad en los cursos')
plt.show()


df.loc[df['prom_edad'] < 2.1]


# El outlier salvaje corresponde a un solo curso con un único estudiante
df = df.loc[df['prom_edad'] > 2.1]


x1 = [np.array(df['p_ext'])]
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(3, 3), layout='constrained')
bplot1 = ax.boxplot(x1,
                     vert=True,  # vertical box alignment
                    #  patch_artist=True,  # fill with color
                    )
ax.set_ylabel('')
ax.set_xlabel('p_ext')
fig.suptitle('Porcentaje de extranjeros en los cursos')
plt.show()


df.loc[df['p_ext'] >= 0.8]


df = df.loc[df['p_ext'] < 0.8]


###################################
#
# Correlaciones
#
###################################

df['edad'] = df['edad'].astype('int')
corr = df[['pa1_prom', 'edad', 'prom_edad', 'n_alum', 'p_ext', 
        'p_recursa', 'abandona1_p']].corr()
# Generate a mask for the upper triangle
mask = np.triu(np.ones_like(corr, dtype=bool))

# Set up the matplotlib figure
f, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))

# Generate a custom diverging colormap
cmap = sns.diverging_palette(230, 20, as_cmap=True)

# Draw the heatmap with the mask and correct aspect ratio
sns.heatmap(corr, mask=mask, cmap=cmap, vmax=.3, center=0,
            square=True, linewidths=.5, cbar_kws={"shrink": .5})

<Axes: >


pairs = sns.pairplot(df, hue='MATERIA', corner=True)
pairs.fig.suptitle('Variables consistentes para analizar desgranamiento. Valores discriminados por materia.')

Text(0.5, 0.98, 'Variables consistentes para analizar desgranamiento. Valores discriminados por materia.')


pairs = sns.pairplot(df, hue='cuat', corner=True)
pairs.fig.suptitle('Variables consistentes para analizar desgranamiento. Valores discriminados por cuatrimestre.')

Text(0.5, 0.98, 'Variables consistentes para analizar desgranamiento. Valores discriminados por cuatrimestre.')


# Hay sedes grandes y otras (O)
df['SEDE'] = df['SEDE'].astype('str')
df.loc[~df['SEDE'].isin(['2','10','4','1','5','6']), 'SEDE'] = 'O'
pairs = sns.pairplot(df, hue='SEDE', corner=True)
pairs.fig.suptitle('Variables consistentes para analizar desgranamiento. Valores discriminados por sede.')

Text(0.5, 0.98, 'Variables consistentes para analizar desgranamiento. Valores discriminados por sede.')

	SEDE	total	3	53
0	2	50086	19694	30392
1	10	36149	3755	32394
2	4	35809	8589	27220
3	1	34617	9653	24964
4	5	25840	7227	18613
5	6	20247	6945	13302
6	15	7203	7203	0
7	33	4092	1262	2830
8	32	3872	92	3780
9	28	3569	457	3112
10	14	3088	788	2300
11	39	2661	0	2661
12	21	1614	15	1599
13	41	977	0	977
14	34	892	216	676
15	42	799	0	799
16	38	653	104	549
17	31	486	99	387
18	35	401	181	220
19	27	260	50	210
20	30	141	0	141
21	13	84	21	63
22	37	70	13	57
23	36	5	0	5

	SEDE	No	Sí
0	2	39612	10474
1	10	32172	3977
2	4	33791	2018
3	1	25994	8623
4	5	22714	3126
5	6	18959	1288

	SEDE	A	B	C	D
0	2	13695	13218	18761	4412
1	10	7813	10239	13871	4226
2	4	9434	9912	12725	3738
3	1	9487	10873	10281	3976
4	5	7843	6879	7972	3146
5	6	5454	5149	6915	2729

	SEDE	cuatrimestre	valido1	size
272	4	2018-1	1	8
215	34	2015-2	0	2
44	10	2017-1	1	11
148	28	2014-2	1	6
115	21	2012-1	1	1

Análisis Exploratorio 2¶

Exploración general¶

Abandona entre parcial 1 y parcial 2¶

	SEDE	0	1
0	2	12	481
1	10	91	233
2	4	169	216
3	1	32	355
4	5	132	203
5	6	76	140
6	15	28	57
7	33	40	8
8	32	31	11
9	28	14	58
10	14	48	24
11	39	2	26
12	21	17	13
13	41	13	1
14	34	21	5
15	42	1	8
16	38	18	0
17	31	9	9
18	35	14	4
19	27	10	7
20	30	5	3
21	13	10	3
22	37	5	0
23	36	1	0

	SEDE	0	1
0	2	12	481
1	10	91	233
2	4	169	216
3	1	32	355
4	5	132	203
5	6	76	140
6	15	28	57
7	33	40	8
8	32	31	11
9	28	14	58
10	14	48	24
11	39	2	26
12	21	17	13
13	41	13	1
14	34	21	5
15	42	1	8
16	38	18	0
17	31	9	9
18	35	14	4
19	27	10	7
20	30	5	3
21	13	10	3
22	37	5	0
23	36	1	0

	SEDE	0	1
0	2	12	481
1	10	91	233
2	4	169	216
3	1	32	355
4	5	132	203
5	6	76	140
6	15	28	57
7	33	40	8
8	32	31	11
9	28	14	58
10	14	48	24
11	39	2	26
12	21	17	13
13	41	13	1
14	34	21	5
15	42	1	8
16	38	18	0
17	31	9	9
18	35	14	4
19	27	10	7
20	30	5	3
21	13	10	3
22	37	5	0
23	36	1	0